最高级的行为分析,往往只需要最朴素的动词对比!🔍 孩子用“不说话”和“话更多”这两个反向动作,就完成了对父母情绪表达模式的终极解码。这段充满洞察力的英文对话,是学习地道对比表达的完美范本。👇 ✨ 本期知识点:极简动词对比与精准行为观察 ✨ 🔍 【核心对比与动词力量】 · “She stopped talking.” → “她不说话了。” ✅ stop doing 表示“停止做某事”。这里捕捉了妈妈情绪升温时 向内收敛、用沉默施压 的典型状态。 · “He talks more.” → “他话更多了。” ✅ talk more 是 stop talking 的完美反面对照。描述了爸爸情绪激动时 向外输出、通过语言表达(或宣泄) 的常见模式。 · “That is the clearest answer I‘ve ever heard!” → “这是我听过最清晰的答案!” ✅ 主持人的点睛之评。the clearest... ever 是最高级赞赏,强调答案因 简洁、准确、无歧义 而堪称完美。 📖 【词汇与表达拓展】 · 描述“沉默”: · gives the silent treatment (采取冷战) · clams up (沉默不语,像蛤蜊合上) · 描述“话多”: · goes on and on (喋喋不休) · starts lecturing (开始说教) · 表达“清晰/精辟”: · crystal clear (水晶般清澈,非常清晰) · You hit the nail on the head. (你一针见血。) --- 孩子是家庭行为的“大数据分析师”,用最少的词输出最精准的结论。 这种“沉默 vs 唠叨”的对比,是不是也精准命中了你家的情绪表达模式?快来评论区对号入座! 点赞+关注,每天收获一个让你惊呼“太准了!”的亲子英语洞察! #地道表达 #英语动词 #英语学习#英语口语
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ABA第一课:有效发指令的三大层次与七项禁忌 发出指令是ABA干预中最基础、最频繁却最容易被低估的教学动作。一个精准的指令,能为整轮教学互动奠定成功的基调;而一个模糊、冗长或时机不当的指令,则可能让后续所有努力事倍功半。今天,我们就来系统拆解发指令这门“开口的艺术”。 第一层次:指令本身——清晰、可执行的起点 1. 简洁为美:去除所有“噪音” · 低效指令:“宝贝,你看这里,我们能不能把这个红色的积木放到盒子里呀?” · 高效指令:“放积木。” · 原理:精简至核心动词+关键名词,降低孩子的语言理解负荷,让其注意力聚焦于行动本身。 2. 陈述句优于疑问句 · 避免:“你能拍拍手吗?”(孩子可能回答“能”但不动) · 采用:“拍拍手。” · 原理:疑问句式在社交中常被理解为“选择”或“讨论”,而陈述句式直接传达行动期望。 3. 积极正向,告诉孩子“做什么” · 避免:“不要跑。” · 采用:“慢慢走。” · 原理:大脑更容易处理正面、具体的行动图像。“不要跑”留下行为真空,而“慢慢走”提供了清晰的替代方案。 第二层次:发出时机——创造最佳反应条件 4. 先获注意,再发指令 · 关键动作:指令前确保与孩子有片刻的眼神接触,或通过轻唤名字、展示有趣教具等方式自然获取其注意力。 · 教学隐喻:如同拨打电话,先确保信号接通(获得注意),再传达信息(发出指令)。 5. 一次一令,避免“指令串” · 错误示范:“拿纸巾,擦桌子,然后扔到垃圾桶。”(对于能力初期的孩子,这是一个包含三个独立技能的复杂指令串) · 正确做法:拆解为三个清晰的独立指令,逐一发出并确保每个完成。 · 原理:避免认知超载,确保成功率,逐步建立执行多步骤任务的信心和能力。 第三层次:动态调整——从教学走向生活 6. 从“一致性”到“战略性变化” · 初期教学:使用高度一致的指令(如每次都说“指一指苹果”),帮助快速建立刺激-反应联结。 · 技能熟练后:引入指令变化(“找苹果”、“苹果在哪里?”、“摸摸苹果”),促进技能的泛化——让孩子理解的是概念本身,而非特定的一句话。 7. 从“教学指令”过渡到“自然线索” · 最终目标:让孩子最终能对自然环境中的线索做出反应,而非依赖老师的口头指令。 · 实施路径: · 阶段一:明确指令 → 孩子反应 · 阶段二:情境线索 +
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让人形机器人听懂并执行随口说出的语言指令 大模型直接控制人形机器人全身的端到端新范式! 让人形机器人,能听懂「像人说话一样随口说出」的指令,比如:“像士兵一样正步走过来”、“做一段功夫表演给我看”,然后全身自然、稳定地执行出来,而且可以泛化到没见过的描述。 📄 论文信息 标题:Commanding Humanoid by Free-form Language: A Large Language Action Model with Unified Motion Vocabulary 论文:arXiv: 2511.22963 主页:humanoidlla.github.io 🧩 三个核心技术点 1⃣ 统一的人类–人形机器人动作词表 一个可复用的动作词表,既能吃大规模人类动作数据,又能直接给机器人当“动作语言”用。 2⃣ Vocab-directed Controller:动作 token 和真实力矩之间的桥,只要给一串 token,就能让机器人在物理仿真里稳稳地跑完整个动作。 3⃣ 大语言动作模型 LLA + 物理反馈 RL 微调 在大语言模型部分采用CoT+GRPO 做 RL 微调:奖励既关注与语言的对齐程度,更关心动作是否能够被高物理保真地执行出来,引导模型少生成“看起来像,但不一定跑得出来”的轨迹。 📊 实验结果:既懂语言,又动得稳 我们和一堆主流方法做了对比,包括: MDM+Retarget、OmniH2O、UH-1、LangWBC、RLPF 等。在生成质量指标和物理执行指标上均取得领先的效果。 #人形机器人 #大模型 #具身智能 #动作生成 #多模态人工智能
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